一种用户推荐方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种用户推荐方法和装置，该方法包括：从预设平台获取每个候选用户的历史角色信息；根据每个候选用户的历史角色信息，确定对应候选用户在预设的多个角色特征维度下的特征值，得到每个候选用户的历史角色特征向量；根据角色需求信息表征的角色需求信息，确定预设的多个角色特征维度下的特征值，得到角色需求特征向量；并根据每个候选用户的历史角色特征向量分别与所述角色需求特征向量之间的匹配度，从候选用户中确定满足角色需求的用户并推荐。

【技术实现步骤摘要】
一种用户推荐方法和装置
本专利技术涉及信息
，具体而言，涉及一种用户推荐方法和装置。
技术介绍
随着互联网技术的发展，越来越多的用户通过社交平台进行社交，结识更多有相同兴趣爱好的人，并且通过这个平台来相互联系。目前，可以通过用户角色模型(Personas)工具从各个社交平台中爬取各个用户的基础信息、人物关系等信息，通过Personas工具仅可以简单的对爬取到的信息进行简单的预测，而无法对爬取到的信息进行定向的推荐，例如，对于影视剧本而言，仅能根据获取到的各个演员的信息对该影视剧本做一个大概的例如收益的预测，而无法针对该影视剧的类型以及影视剧中角色的类型，为该影视剧推荐适合的演员。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种用户推荐方法和装置，用于解决现有技术中的无法进行定向推荐的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种用户推荐方法，该方法包括：从预设平台获取每个候选用户的历史角色信息；根据每个候选用户的历史角色信息，确定对应候选用户在预设的多个角色特征维度下的特征值，得到每个候选用户的历史角色特征向量；根据角色需求信息表征的角色需求信息，确定预设的多个角色特征维度下的特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户推荐方法，其特征在于，该方法包括：从预设平台获取每个候选用户的历史角色信息；根据每个候选用户的历史角色信息，确定对应候选用户在预设的多个角色特征维度下的特征值，得到每个候选用户的历史角色特征向量；根据角色需求信息表征的角色需求信息，确定预设的多个角色特征维度下的特征值，得到角色需求特征向量；并根据每个候选用户的历史角色特征向量分别与所述角色需求特征向量之间的匹配度，从候选用户中确定满足角色需求的用户并推荐。

【技术特征摘要】
1.一种用户推荐方法，其特征在于，该方法包括：从预设平台获取每个候选用户的历史角色信息；根据每个候选用户的历史角色信息，确定对应候选用户在预设的多个角色特征维度下的特征值，得到每个候选用户的历史角色特征向量；根据角色需求信息表征的角色需求信息，确定预设的多个角色特征维度下的特征值，得到角色需求特征向量；并根据每个候选用户的历史角色特征向量分别与所述角色需求特征向量之间的匹配度，从候选用户中确定满足角色需求的用户并推荐。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：从预设平台获取每个候选用户的各历史角色所处的历史情境信息；根据每个候选用户的各历史角色所处历史情境信息，确定对应候选用户在预设的多个情境特征维度下的特征值，得到每个候选用户的历史情境特征向量；根据角色需求信息表征的角色情境需求信息，确定预设的多个情境特征维度下的特征值，得到情境需求特征向量；根据每个候选用户的历史角色特征向量分别与所述角色需求特征向量之间的匹配度，从候选用户中确定满足角色需求的用户并推荐，具体包括：针对各候选用户，根据对应候选用户的历史角色特征向量与所述角色需求特征向量之间的匹配度，以及对应候选用户的历史情境特征向量与所述情境需求特征向量之间的匹配度，从候选用户中确定满足角色需求的用户并推荐。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：从预设平台获取每个候选用户的各历史角色所产生的附加增益信息；根据每个候选用户的各历史角色所产生的附加增益信息，确定对应候选用户在预设的多个附加增益特征维度下的特征值，得到每个候选用户的历史附加增益特征向量；根据角色需求信息表征的附加增益需求信息，确定预设的多个附加增益特征维度下的特征值，得到附加增益需求特征向量；其中，所述附加增益需求信息表征对应附加增益特征维度的重要程度；根据每个候选用户的历史角色特征向量分别与所述角色需求特征向量之间的匹配度，从候选用户中确定满足角色需求的用户，具体包括：针对各候选用户，根据对应候选用户的历史角色特征向量与所述角色需求特征向量之间的匹配度、对应候选用户的历史情境特征向量与所述情境需求特征向量之间的匹配度、以及对应候选用户的经所述附加增益需求特征向量调整后的历史附加增益特征向量，从候选用户中确定满足角色需求的用户并推荐。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从预设平台获取每个候选用户的历史角色信息，具体包括：针对每个候选用户的各历史角色，从预设平台获取对所述各历史角色的相关信息；其中，所述相关信息包括介绍信息和/或评论信息；根据每个候选用户的历史角色信息，确定对应候选用户在预设的多个角色特征维度下的特征值，具体包括：从所述相关信息中统计出所述多个角色特征维度所表征角色特征的特征词的词频；将各特征词的词频进行正态化处理；根据各特征词词频与正态化均值之间的数值关系，确定各特征词在对应角色特征维度下的特征值。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个候选用户的历史角色特征向量分别与所述角色需求特征向量之间的匹配度，从候选用户中确定满足角色需求的用户并推荐，具体包括：针对每个候选用户，确定该候选用户的历史角色特征向量与所述角色需求特征向量中对应角色特征维度元素之间的差值；基于该候选用户的历史角色特征向量与所述角色需求特征向量在各角色特征维度分别对应的差值，确定该候选用户的历史角色特征向量与所述角色需求特征向量之间的角色匹配度；将候选用户中对应角色匹配度最高的候选用户确定为满足角色需求的用户并推荐。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，从预设平台获取每个候选用户的各历史角色所处的历史情境信息，具体包括：针对每个候选用户的各历史角色所处的历史情境，从预设平台获取对各历史情境的相关信息；其中，所述相关信息包括介绍信息和/或评论信息；根据每个候选用户的各历史角色所处历史情境信息，确定对应候选用户在预设的多个情境特征维度下的特征值，具体包括：从所述相关信息中统计出所述多个情境特征维度所表征情境特征的特征词的词频；将各特征词的词频进行正态化处理；根据各特征词词频与正态化均值之间的数值关系，确定各特征词对应情境特征维度下的特征值。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：刘昱铭，马宁，段立新，
申请(专利权)人：国信优易数据有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11